但我不想一直使用scaler.fit()和训练数据。有没有办法保存缩放器并稍后从不同的文件加载它? 链接,我认为pickle和sklearn.externals.joblib将成为你的朋友。 包pickle允许您将模型保存或“转储”到文件中。 我认为此链接也很有帮助。它讨论了创建持久性模型。您想要尝试的是: # could use: import
min_max_scaler = sklearn.preprocessing.MinMaxScaler() min_max_scaler.fit_transform(X_train) 或者 1. 2. 3. import numpy as np a = np.random.random((2, 3, 3)) def customMinMaxScaler(X): return (X - X.min()) / (X.max() - X.min()) np.array([customMinMaxScaler(x) for x in...
minMax = MinMaxScaler() # Normalize data data = np.hstack((minMax.fit_transform(data[:, 1:]), data[:, 0].reshape(data.shape[0], 1))) 1. 2. 在归一化时,我们需要使用 MinMaxScaler() 函数,这是一个归一化相关的函数。其中,minMax.fit_transform(data[:, 1:])是将 data 数组从第二列开始...
二、使用的算法与模型 1.基础算法 时间序列处理：滑动窗口（lookback参数）生成序列数据，用于捕捉历史期数的依赖关系。标准化（MinMaxScaler）：将特征缩放到 [0,1] 区间，提升神经网络训练效率。统计分析：频率统计：计算红球 / 蓝球出现概率，提取历史及近期高频 TOP10 号码。质数判断（is_prime函数）：用于组合特...
fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler scaler=MinMaxScaler() train_X_normalized= scaler.fit_transform(train_X) 区别总结 标准化:将数据转化为均值为0,标准差为1的分布。处理后的数据没有固定的范围,适合处理具有不同尺度和单位的数据。 归一化:将数据缩放到固定范围(如0到1)。处理后的数据在一个统一的范...
scaler = MinMaxScaler() 由于你先前的观察,即不同时间段的数据有不同的值范围,通过将全序列分割成窗口来标准化数据。如果你不这样做,早期的数据将接近于0,对学习过程不会有太大的价值。这里你选择了一个800的窗口大小。 提示:在选择窗口大小时,不要太小,因为当你进行窗口标准化时,会在每个窗口的最末端引入一...
MinMaxScaler从sklearn的（scikit-learn）预处理程序包中进行归一化处理。Sequential dense LSTM Dropout从Keras导入了数据，将有助于创建深度学习模型。稍后将讨论这些模块。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScaler#for deep learning modelfrom...
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) df_for_training_scaled = scaler.fit_transform(df_for_training) df_for_testing_scaled=scaler.transform(df_for_testing) df_for_training_scaled 将数据拆分为X和Y,这是最重要的部分,正确阅读每一个步骤。
# 处理样本不平衡，对0类样本进行降采样from imblearn.under_sampling import RandomUnderSamplerunder_model = RandomUnderSampler(sampling_strategy={0:133759, 1:37368}, random_state=0)X_train, y_train = under_model.fit_sample(X_train, y_train) # 保存一份极值标准化的数据mms = MinMaxScaler()X_...